我构建了一个模型，但是实证分析的时候，每一个变量的P值都特别大，求解答！

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Dependent Variable: LNY                               
Method: Least Squares                               
Date: 11/06/17   Time: 19:24                               
Sample: 2000 2015                               
Included observations: 16                               
                               
Variable        Coefficient        Std. Error        t-Statistic        Prob.  
                               
C        0.272467        2.179658        0.125005        0.9030
LNX1        -0.512182        0.628985        -0.814298        0.4344
LNX2        -0.055399        0.078426        -0.706391        0.4961
LNX3        -0.628819        0.485187        -1.296033        0.2241
LNX4        1.942172        0.983009        1.975742        0.0764
LNX5        0.075767        0.113863        0.665417        0.5208
                               
R-squared        0.989108            Mean dependent var                5.362175
Adjusted R-squared        0.983662            S.D. dependent var                0.498578
S.E. of regression        0.063728            Akaike info criterion                -2.388397
Sum squared resid        0.040612            Schwarz criterion                -2.098676
Log likelihood        25.10718            F-statistic                181.6243
Durbin-Watson stat        1.678804            Prob(F-statistic)                0.000000
                               
以上是我模型实证分析的结果，我已经取过对数了。也进行了ADF的分析，分析结果我直接去掉 了一个变量因子，因为其一阶、二街差分都是非平稳性的。但是我进行OLS分析的时候，其P值过大，我很想知道这对于我哦因变量和自变量有没有影响？这个模型能够用？

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观测值太少了的原因吧

时期短，变量又多，可能存在变量共线性问题。
另外非平稳的要做协整检验，存在协整关系的变量可以建立回归模型——不过你的时期数不长不适合时序分析
整体感觉，还需要对变量做进一步检验才可运用

个人意见  仅供参考